本記事の概要
世の中のあらゆる業界に「接客」があります。ホテルの受付、コンビニのレジ等様々消費者としても、接する機会があります。
Withコロナ時代と叫ばれる中、「接客レス」、「AI接客」への関心はますます高くなりました。
本記事では接客業×AIの可能性やメリット・デメリットついて解説していきます。
接客業×AIの可能性
近年、AI（人工知能）は様々な領域での活躍がメディアで話題になっており、ビジネスシーンにおいても日に日にその存在感が増していくばかりです。
AIのビジネスでの活用は、マーケティング、営業分析や経理などのオフィスワークにおいて最も多くの研究開発・導入がされていますが、オフィス外での、より物理的な領域での導入としては、有名なところでは製造業などがあります。
特に日本では、モノ作り文化と技術は世界でトップ水準にあり、製造業界自体のマーケットが非常に大きいため、製造業界へのAIの導入に関して、日本は海外諸国に比べ有利な状況にもあります。【レガシー×AI】製造業で発揮されるディープラーニングの真価
一方で、日本の経済における製造業が占める割合は概ね2割程度であり、残りのうち大部分を占めている業界がサービス産業となっています。
このことから、サービス産業にはAIを導入する余地が多く残されており、また、未だあまり手が付けられていない分、AIの導入を行った際のインパクトが大きい業界だということが言えるでしょう。
AIの強み・人間にしかできないこと
サービス業におけるAIの活用法・強みについて考えるにあたっては、人と接する、接客関連の役割の観点から、AIに何ができるかを挙げていきます。当然ながら、サービス業界においても営業に係る分析や経理・事務的な仕事はありますが、ここでのAI活用はその他の業界と重複していることから紹介は割愛します。
サービス業においてお客様と接するフロント業に従事するスタッフは、お客様が何を考えているか、何を求めているのかを会話や表情から判断し、最適な対応を考えながらサービスを提供することが求められています。
そのような役割は正に人間らしさが求められる仕事であり、人間と違って心が無く、現状の技術では真の意味での知的な振る舞いが出来ないAIにとって、これに対応することはかなり難しいです。
AIの強みは、その技術的な仕組み上、ある程度パターン化が出来かつ過度に複雑でない状況について、過去の大量のデータを元にそのパターンを見つけ、正確な予測を行うことです。
例えば売上予測であれば、日曜日は売上が多いといった特徴や、与えられた画像の中から猫を検出するAIであれば、猫は大体このような形だ、などのパターンを、人間が教えることなく自ら発見し、学習することができます。【具体例を用いて最もシンプルに説明】実用レベルでAIに出来ることとその仕組み | DeepApex
したがって、サービス産業においてAIを効果的に活用する方法は、あくまで人間のサポートにあると言えます。
コンサルタントが意思決定を行うに当たって必要な情報を即座に収集する、店舗などにおける相談窓口の一次対応を行う、先方の表情や声色の分析による営業担当者のサポートなど、AIが得意とする画像認識や情報のマッチングなどを応用し、人間の作業負荷を減らしたり、特定の領域において人間の判断をサポートするという使い方が現状では最も効果的でしょう。
人間と巧みにコミュニケーションをとる必要があるようなタスクは、AIにとってはまだまだ技術的課題が多く実現できていない部分が殆どなので、営業やコンサルタントのように人と人とのやりとりが最大の売りである仕事が、丸ごとAIに取って代わられるようなことは早々起きないでしょう。
サービス業におけるAI導入のメリットデメリット
接客AIのメリット
- 人件費削減
上手くAIやロボットよってこれまで、人が行ってきた業務代替できればコスト削減につながります。
深夜など人件費があがりがちな時間帯では特に威力発揮します。
- サービスが均質化する
接客におけるスキルは、人よって大きく変わります。特に新人にベテラン並接客を求めるのは難しく時間がかかります。
その点AIであれば、どのシステム、ロボットでも対応がブレることがありません。
接客AIのデメリット
- システムコスト増加
AIは導入すれば終わりではありません。業務が増えたりすれば、システム改修のコストなども発生します。
一般的なシステムと違いAIでは、一定柔軟対応することは可能ですがシステムの改修や整備がゼロになることはありません。
- 高級サービスの提供は難しい
ホテルや旅館での接客はサービス業の世界で群を抜いて、素晴らしいのです。
一定決まりがあるようなサービス業ではなく、「わび」「さび」など空気を読むイレギュラー対応するというのはまだ、現実的はありません。
サービス産業におけるAIの活用例
- ロボットコンシェルジュ
- 宿泊施設における需要予測
- コールセンターのオペレーター補助
大手のホテルなどで一部導入が始まっているロボットコンシェルジュは、近くのレストランや駅への行き方など、シンプルな質問であれば会話ベースで対応を行うことができる自然言語処理AIが搭載されたロボットで、人間のコンシェルジュの負担を軽減することに成功しています。
過去の数値データに基づく未来予測はAIの得意とする領域です。宿泊施設における需要予測では、日時や天候などの諸条件に基づいた将来の宿泊客数の予測を行うことによって、最適な人員数の確保や食材量の仕入れなど、経営の効率化が可能です。
コールセンターにおけるオペレーターの補助は、人間の話す文章を聞き取るAIを用いて、コールセンターでのお客様からの問い合せに対し、リアルタイムでその問い合せの音声の内容を文書化し、適時にデータベースに対して検索をかけて、オペレーターに返答内容を提案するようなシステムです。
勿論完璧なアンサーの提案は厳しいですが、ある程度まで絞り込むだけでもオペレーターにとっては負担の軽減となり、より余裕を持った上で心のこもった対応を行うことが可能となります。
まとめ：AIと人間それぞれの強みを活かす
サービス産業への積極的なAIの活用はまだまだ進んでおらず、AIを導入する余地が多く残されていることが分かりました。
最新の人工知能の研究による技術をもってしても、接客自体は未だにAIが苦手とする分野のため、人間との役割分担を明確にし、作業負担の軽減が可能な領域などについては積極的にAIを活用していくことが大切だと思います。
